Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска

Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Поисковый запрос: (<.>S=КОКСА ПРОЦЕСС<.>)
Общее количество найденных документов : 1
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.01-04А3.894

    Wolpert, Robert L.

    Poisson/gamma random field models for spatial statisties [Text] / Robert L. Wolpert, Katja Ickstadt // Biometrika. - 1998. - Vol. 85, N 2. - P251-267 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Пуассоновские гамма-рендомизированные полевые модели для пространственной статистики
Аннотация: Двойные стохастические байесовские иерархические модели вводятся для объяснения неопределенности и пространственной изменчивости лежащих в их основе измерений интенсивности для моделей точечных процессов. Неоднородные поля гамма-процесса, а в более общем случае рандомизированные марковские поля с бесконечноразделенными распределениями используются для конструирования положительно аутокоррелирующими измерениями интенсивности для пространственных точечных пуассоновских процессов; в свою очередь они используются для моделирования числа и локализации индивидуальных событий. Схема приращения данных и численные методы моделирования Монте-Карло марковской цепи задействуются для генерации выборок из байесовских постериорных и предиктивных распределений. Эти методы разработаны как в непрерывном, так и в дискретном множествах данных, и применяются при решении проблемы лесной экологии. США, Inst. of Statistics and Decision Sciences, Duke Univ., Durham, North Carolina 27708-0251. Библ. 40
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БАЙЕСОВСКИЕ СМЕШАННЫЕ МОДЕЛИ

КОКСА ПРОЦЕСС

ЛЕВИ ПРОЦЕСС

ПРИРАЩЕНИЕ ДАННЫХ

МОДЕЛИРОВАНИЕ МОНТЕ-КАРЛО МАРКОВСКИХ ЦЕПЕЙ


Доп.точки доступа:
Ickstadt, Katja


 




© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)